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作者：Kailash Ahirwar

編譯：糖竹子，一針，Aileen

對于初學者，機器學習和深度學習課程會很困難，此外各類深度學習庫也十分難理解。我在Github上創建了一個本地庫(https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai)，里面包含了從不同渠道收集的速查表，可以直接下載。盡管拿去用吧，同時歡迎補充完善!

1. Keras

Karas是Theano和TensorFlow平臺上一款強大易用的深度學習庫。它為發展和訓練深度學習模型提供高階神經網絡API接口。

來源:

https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs

2. Numpy

Numpy 是Python中的科學計算核心庫。它能夠創建高性能多維數組對象Array并提供處理數組的相關工具。

來源  :

https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE

3. Pandas

Pandas是基于Numpy的分析庫，用python的編程語言提供了易用的數據結構和數據分析工具。

來源:

 https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc

來源 :

 https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM

4. Scipy

Scipy是基于Python中Numpy的擴展包，包含一些數學算法和便捷方程，是科學計算核心庫之一。

來源:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI

5. Matplotlib

Matplotlib是python的2D繪制圖庫，它以各種硬拷貝格式和跨平臺的交互式環境生成出版質量級別的圖形。

來源:

https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY

6. Scikit-learn

Scikit-learn是python的一個用統一接口進行機器學習預處理、交叉驗證和可視化算法的開源庫。

來源: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

7. Neural Networks Zoo

來源: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

8. ggplot2

ggplot2基于圖形語法，它的核心理念是每張圖片都可以拆解為一個數據集，一套可以展示數據點的視覺系統和一個坐標系。

來源  ：

https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/03/ggplot2-cheatsheet.pdf

9. PySpark

pyspark是 Spark 為 Python 開發者提供的 API

來源:

 https://www.datacamp.com/community/blog/pyspark-cheat-sheet-python#gs.L=J1zxQ

10. R Studio (dplyr and tidyr)

來源:

https://www.rstudio.com/wp-content/uploads/2015/02/data-wrangling-cheatsheet.pdf

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】

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